python_market_data_service/SPLIT_TABLES_COMPLETE.md

数据表分表完成总结

完成状态: ✅ 全部完成

股票数据表分表

日线分表 (3张表)

表名	用途	状态
stock_klines_1d_base	基础K线数据 (OHLCV)	✅
stock_klines_1d_quote	行情指标 (均线/MACD/涨跌幅)	✅
stock_klines_1d_finance	财务数据 (市值/股本/利润)	✅

分钟线 (2张表)

表名	用途	状态
stock_klines_1m	1分钟线	✅
stock_klines_5m	5分钟线	✅

实时数据 (1张表)

表名	用途	状态
stock_realtime_quotes	实时行情快照	✅

---

期货数据表分表

日线分表 (2张表)

表名	用途	状态
futures_klines_1d_base	基础K线数据 (OHLCV+持仓量)	✅
futures_klines_1d_quote	行情指标 (均线/MACD/持仓变化)	✅

分钟线 (2张表)

表名	用途	状态
futures_klines_1m_base	1分钟基础线	✅
futures_klines_5m_base	5分钟基础线	✅

实时数据 (1张表)

表名	用途	状态
futures_realtime_quotes	实时行情快照	✅

---

代码文件

模型定义

• app/repositories/models.py - 所有分表模型定义

数据仓库

• app/repositories/stock_repository_v2.py - 股票分表仓库
• app/repositories/futures_repository_v2.py - 期货分表仓库

创建脚本

• scripts/create_split_tables.py - 创建所有分表
• scripts/add_stock_split_tables.py - 添加股票分表
• scripts/fix_models.py - 添加期货分表

---

使用方法

1. 创建分表

python scripts/create_split_tables.py

2. 股票数据操作

from app.repositories.stock_repository_v2 import StockRepositoryV2
from app.repositories.database import SessionLocal
from app.models import Frequency

db = SessionLocal()
repo = StockRepositoryV2(db)

# 查询基础数据
base_data = repo.get_klines_base(
    symbol="600519.SH",
    freq=Frequency.FREQ_1D,
    start=datetime(2024, 1, 1),
    end=datetime(2024, 3, 1)
)

# 查询行情指标
quote_data = repo.get_klines_quote(
    symbol="600519.SH",
    start_date="2024-01-01",
    end_date="2024-03-01"
)

# 查询财务数据
finance_data = repo.get_klines_finance(
    symbol="600519.SH",
    start_date="2024-01-01",
    end_date="2024-03-01"
)

3. 期货数据操作

from app.repositories.futures_repository_v2 import FuturesRepositoryV2

db = SessionLocal()
repo = FuturesRepositoryV2(db)

# 查询基础数据
base_data = repo.get_klines_base(
    symbol="RB2410.SH",
    freq=Frequency.FREQ_1D,
    start=datetime(2024, 1, 1),
    end=datetime(2024, 3, 1)
)

# 查询行情指标
quote_data = repo.get_klines_quote(
    symbol="RB2410.SH",
    start_date="2024-01-01",
    end_date="2024-03-01"
)

---

分表设计优势

1. 查询性能: 只需基础数据时，只查询轻量的base表
2. 更新解耦:
   • 基础数据: 每日更新
   • 行情指标: 计算后更新
   • 财务数据: 财报季更新
3. 扩展性: 新增指标只需修改quote表
4. 存储优化: 冷热数据分离

---

总表数统计

类别	表数量
股票分表	6张
期货分表	5张
总计	11张